解决CUDA显存不足的三种方法
CSM Voice Cloning依赖GPU进行模型推理，当本地显卡显存不足时会导致运行中断。以下是逐步解决方案：
- 方法一：缩短音频样本
将输入的音频样本剪辑至30秒-1分钟，显著降低显存占用量。推荐用Audacity等工具截取发音最清晰的部分。 - 方法二：切换到云端运行
通过Modal平台使用云端GPU：- 安装Modal客户端：
pip install modal - 配置账户：
modal token new - 运行云端脚本：
modal run modal_voice_cloning.py
- 安装Modal客户端：
- 方法三：调整模型参数
修改models.py中的max_seq_len参数降低到2048或1024，注意这可能影响长音频生成质量。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelCSM Voice Cloning: Schnelles Voice Cloning mit CSM-1BDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何解决CSM Voice Cloning运行时CUDA内存不足的问题？
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